RAG / 检索增强生成

OrchANN: Hierarchical Orchestration for Skewed Out-of-Core Vector Search

OrchANN：用于倾斜的核外向量搜索的分层编排

Lizheng Chen, Pinhuan Wang, Shaonan Ma, Jie Zhang, Qing Wang, Zhengyi Yang, Heng Zhang, Mingxing Zhang, Fan Yang, Guihai Chen, Chen Tian, Chengying Huan

专题命中 向量检索 ：vector search(title)；分类 cs.IR、cs.DB

AI总结 研究在十亿规模下近似最近邻搜索的核外问题，提出OrchANN引擎，通过编排查询路由等，在严格内存限制下存储簇并利用图抽象，提升了QPS并降低延迟，比现有基线在准确性和效率平衡上表现更优。

Comments Substantially revised version; updated title, author order, and abstract

Decoupled Single-Mask Annotation Noise Detection via Cross-Sectional Patch Self-Consistency

通过横截面补丁自一致性进行解耦单掩码注释噪声检测

Yinheng Zhu, Xiaowei Xu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Guangdong Provincial People’s Hospital（广东省人民医院） 纠错

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究血管CT数据集单掩码注释噪声问题，提出利用横截面补丁自一致性的解耦框架检测噪声，通过采样、检索邻居及计算分数产生证据和质量图，实验验证其能提高训练鲁棒性并揭示注释偏差。

Comments 13 pages, 6 figures. Accepted by MICCAI 2026